Anthropic 开招转行 AI 安全的人：年薪最高 50 万美元，不要求机器学习背景

Anthropic 开放了 Anthropic Residency 的申请。付费、固定期限、全职研究项目，分六周、三个月、六个月三档。招的是在别的技术领域已经做出成绩、想转行全职做 AI 安全研究的人。官方写明不要求机器学习背景。

先看硬信息。美国岗年薪 35 万到 50 万美元，英国岗 26.5 万到 37.5 万英镑，按实际时长折算。做满六个月，美国岗是 17.5 万到 25 万美元。截止时间是太平洋时间 11 月 22 日晚 11:59，北京时间 11 月 23 日下午 3:59。

【谁适合申请】

官方点名三类人：定量学科的教授、技术型创始人、Staff 级工程师。Staff 工程师是大厂里比高级工程师再高一级、能主导大型项目的那一层。官方写明，不需要博士学位、机器学习经验或论文发表记录。加分项是写过机器学习、自然语言处理或 AI 安全论文，或者有大模型、强化学习、Kubernetes 集群和大型共享代码库经验。

这里有个容易看漏的地方。不要求机器学习背景，不等于门槛低。评论区有人说，看到不要求机器学习背景刚心动，再一看前面是教授、技术创始人和 Staff 工程师，直接劝退。这个反应挺准。项目筛的是已经在别的领域证明过研究判断力的人，零基础转行不在射程内。

Anthropic 给的理由是，机器学习还年轻，很多资深研究员原本是物理学家、数学家、神经科学家或软件工程师。模型越强，研究里越重要的是定方向、判断什么值得做，其他领域的资深人士往往已经擅长这些，缺的是对前沿 AI 的了解。

【去了做什么】

每人配一位 Anthropic 研究员当导师，定期一对一。课题由 Anthropic 研究员提出，按个人兴趣和背景匹配。项目留出自学时间，配讲座和辅导，帮人补现代机器学习和 AI 安全基础。可以用前沿模型，课题有专门算力预算。

研究方向分三块。AI 安全与对齐，包括模型超过人类后怎么监督、拆开模型看内部怎么运作、AI 福祉。AI 安全攻防和前沿红队测试，摸清模型在网络安全、机器人、密码学等领域能做到什么程度。模型训练和基础设施，从模型架构、优化器、训练数据，到加速器模拟器、硬件后端和强化学习训练环境。

官方列了 9 位可能的导师，包括对齐科学团队负责人 Ethan Perez、模型心理学团队负责人 Jack Lindsey、前 Google Brain 首席科学家 Jascha Sohl-Dickstein、研究对抗机器学习和 AI 安全的 Nicholas Carlini。

这个项目照着 Anthropic Fellows 改。Fellows 面向新入行的研究者，出过“潜意识学习”、Petri 模型审计工具、人格向量等研究。Residency 把同样的模式用在有资历的技术负责人身上。

【待遇和地点】

美国岗年薪 35 万到 50 万美元，英国岗 26.5 万到 37.5 万英镑，按实际时长折算，另有福利。Anthropic 希望大家在旧金山办公室工作，但也能远程，短期项目尤其如此。远程的人必须身在 Anthropic 能合法雇人的国家，官方没列具体是哪些国家。三个月及以上可以办签证，六周的鼓励远程参加。英国岗默认在英国远程，可以去伦敦办公室。

Anthropic 说，目标是让每个人结束后都能继续全职做 AI 研究，去 Anthropic 或别处都可以。它同时提到，Anthropic 大多数全职研究岗要求搬到旧金山。

【怎么申请】

招聘页分美国岗和英国岗两个入口。流程是提交申请、招聘官初筛、技术评估、研究讨论、背景调查，预计 2027 年 1 月发录用通知。申请人也可能被一并考虑进 Fellows 项目。

项目介绍：https://alignment.anthropic.com/2026/anthropic-residency/
美国岗申请：https://job-boards.greenhouse.io/anthropic/jobs/5438311008
英国岗申请：https://job-boards.greenhouse.io/anthropic/jobs/5439169008
官方推文：https://x.com/AnthropicAI/status/2117343929960112486

官方推文下的回复也很直接。有人贴了猫咪戴绿色围巾盯着笔记本的视频，配文 on it。有人看到 35 万美元年薪，贴了喜剧节目截图。还有人开玩笑说，申请保护 Claude，求职信让 Claude 写。

有网友提到，六周档光补基础就差不多了，更像先尝个味道再决定要不要真转。这个判断有道理。六周适合试水，三个月以上才进入能办签证和做完整课题的区间。

这个项目值得关注的地方在筛选口径。年薪只是表面，AI 安全招人的标准在变。论文数量仍然有用，但已经有多条路能进来。对普通读者，这条消息的信号也很清楚：AI 安全开始从纯机器学习科班，向其他领域的资深经验伸手。对开发背景的 AI 从业者，Staff 工程师这条线是实打实的机会；对没到那个层级的人，六周档更像试水，先看看自己要不要真转。